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葉間裂強調処理と分葉統計形状モデルに基づく三次元胸部CT画像からの肺葉自動分割

机译:基于叶间裂增强和小叶统计形状模型的三维胸部CT图像小叶自动分割

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摘要

肺がんの診断·手術計画には肺の分葉構造の把握が必要不可欠である.しかし,分葉形状は個人差が大きいため,肺葉の自動分割を行うためには多様な分葉のバリエーションを統計的に把握することが重要である.そこで本研究では,分葉統計形状モデルを作成し,葉間裂強調処理結果に作成したモデルを当てはめることで三次元CT画像からの肺葉自動分割を行う手法を提案した.病変を持たない非造影胸部CT画像30症例に提案手法を適用し,手動抽出結果に対して表面誤差,一致度を比較することで評価を行った.実験の結果,各肺葉の表面誤差は1.60±0.70cm,一致度は89.1±4.1%であった.
机译:了解肺癌的小叶结构对于诊断和规划肺癌的手术是必不可少的。但是,由于小叶的形状因个体而异,因此重要的是统计地把握各种小叶的变化,以进行肺叶的自动分割。因此,在这项研究中,我们提出了一种通过创建叶状统计形状模型并将所创建的模型应用于叶间裂增强处理结果而自动从三维CT图像中分割肺叶的方法。将该方法应用于30例无病变的胸部CT无造影图像,并通过比较表面误差和符合程度与手工提取结果进行评价。实验结果是,每个肺叶的表面误差为1.60±0.70 cm,吻合度为89.1±4.1%。

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